| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| ·研究的背景及意义 | 第11-12页 |
| ·研究内容的现状 | 第12-16页 |
| ·频繁闭项集挖掘方法研究现状 | 第12-13页 |
| ·基于Hadoop的数据挖掘算法研究现状 | 第13-16页 |
| ·论文的内容和贡献 | 第16-17页 |
| ·论文组织 | 第17-18页 |
| 第二章 云计算平台Hadoop | 第18-31页 |
| ·Hadoop的起源及发展过程 | 第18-19页 |
| ·HDFS简介 | 第19-26页 |
| ·HDFS的系统架构 | 第20-22页 |
| ·HDFS的数据操作过程 | 第22-24页 |
| ·HDFS保证可靠性的措施 | 第24-25页 |
| ·HDFS提升性能的措施 | 第25-26页 |
| ·MapReduce简介 | 第26-30页 |
| ·MapReduce系统介绍 | 第26-27页 |
| ·MapReduce作业在Hadoop中的运行过程 | 第27-29页 |
| ·MapReduce的容错机制 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 一种基于Hadoop的频繁闭项集挖掘算法 | 第31-48页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·频繁闭项集挖掘算法 | 第31-36页 |
| ·基本概念 | 第32-33页 |
| ·A-Close算法 | 第33页 |
| ·CLOSET算法和CLOSET+算法 | 第33-34页 |
| ·AFOPT-close算法 | 第34-36页 |
| ·基于Hadoop的频繁闭项集挖掘算法总体框架 | 第36-38页 |
| ·基于Hadoop的频繁闭项集挖掘算法 | 第38-43页 |
| ·并行计数 | 第38页 |
| ·构造全局FList | 第38页 |
| ·并行挖掘局部频繁闭项集 | 第38-40页 |
| ·并行筛选全局频繁闭项集 | 第40-43页 |
| ·实验与分析 | 第43-46页 |
| ·实验环境及实验参数设置 | 第43页 |
| ·实验结果及分析 | 第43-46页 |
| ·总结 | 第46-48页 |
| 第四章 一种计算均衡的基于Hadoop的频繁闭项集挖掘算法 | 第48-58页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·计算均衡的基于Hadoop的频繁闭项集挖掘算法框架 | 第48-50页 |
| ·计算均衡的基于Hadoop的频繁闭项集挖掘算法 | 第50-52页 |
| ·并行计数 | 第50页 |
| ·构造全局的FList和GMap | 第50-51页 |
| ·并行挖掘全局频繁闭项集 | 第51-52页 |
| ·实验与分析 | 第52-55页 |
| ·实验环境及实验参数设置 | 第54页 |
| ·实验结果及分析 | 第54-55页 |
| ·总结 | 第55-58页 |
| 第五章 总结和展望 | 第58-60页 |
| ·总结 | 第58-59页 |
| ·展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读硕士学位期间完成的学术成果 | 第64页 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研课题 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
